<MyRusakov.ru />

Профессиональная Web-разработка. Дизайн, код и автоматизация

Профессиональная Web-разработка. Дизайн, код и автоматизация

Это очень подробный курс из разряда "всё включено". Разбираются следующие темы: HTML, CSS, SCSS, JavaScript, PHP, SQL, Laravel, Nginx, PostCSS, npm, Vite, Vitest, Composer, PHPUnit, Prettier, Stylelint, ESLint, Pint, Larastan, Git, Agile, Scrum, Docker, Supervisord, Figma, Stitch AI, Confluence, Jira.

Рассчитан и на новичков, и на тех, кто уже знаком с основами, но хочет освоить полный цикл разработки.

Помимо самой теории, Вы увидите пример создания Web-проекта на 20 000 строк кода: от идеи и документации на Confluence через планирование на Jira, fullstack-разработку до деплоя на VPS.

Помимо уроков, курс содержит упражнения для закрепления знаний и финальное тестирование. А ещё Вы получите 5 полноценных Бонусных курсов: «GitLab под ключ», «Вёрстка сайта с нуля 2.0», «JavaScript с Нуля до Гуру 2.0», «PHP и MySQL с Нуля до Гуру 3.0» и «Laravel от А до Я».

Подробнее
Подписка

Подпишитесь на мой канал на YouTube, где я регулярно публикую новые видео.

YouTube Подписаться

Подписавшись по E-mail, Вы будете получать уведомления о новых статьях.

Подписка Подписаться

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте! Отзывы о сайте и обо мне оставляйте в моей группе.

Мой аккаунт Мой аккаунт Моя группа
Опрос

Какая тема Вас интересует больше?

Строим графики в Python с помощью библиотеки matplotlib

Строим графики в Python с помощью библиотеки matplotlib

Далее показан пример, того как просто на Python можно строить различного рода графики. Код прокомментирован. Данные взяты из Файла SalesData_limit.csv, который лежит рядом со скриптом. Содержимое файла SalesData_limit.csv:

Date,Sales
01/01,150000
01/02,100000
01/03,80000
01/04,70000
01/05,120000
01/06,100000
01/07,180000
01/08,160000
01/09,190000
01/10,200000
01/11,220000
01/12,350000

Код скрипта (файл main.py):

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style
from dateutil import parser as dt_parser


# Загружаем данные из csv файла
# sep - формат данных на основе регулярных выражений, чтобы не быдо ошибок
data = pd.read_csv('./SalesData_limit.csv',sep=r'\s*,\s*', header=0, encoding='utf8', engine='python')

# стиль графика
style.use('ggplot')

# преобразуем значения из csv в понятный для библиотеки формат
x = data['Date'].to_numpy()
y = data['Sales'].to_numpy()


# даем название осям и графику
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Продажи')
plt.title('Анализ продаж за 2019 год')

# рисуем точки
plt.plot(x, y) 

# показываем график
plt.show()

Запускаем так:

C:/> python main.py

Результат - картинка в начале статьи.

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (https://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: https://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: https://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

  1. Кнопка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  2. Текстовая ссылка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  3. BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):

Комментарии (0):

Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.